大数据是当前比较火的方向,依托于这一行业,互联网公司对数据分析人员需求也逐年递增,数据分析师也成为是当前比较火的从业方向。

数据是企业数字资产,如何让这些资产转化为实际价值?

通过数据分析工具或者数据分析人员对数据进行挖掘,挖掘潜在价值,为指导工作及公司决策层提供数据支撑。

数据分析师主要工作是什么?

数据分析师主要工作包括:数据收集,清洗,存储,建模,可视化分析,分析决策等;不同生产环节所花费时间与工作量是不同的,数据收集,清洗,存储可能需要占用大量工作与时间。整个数据处理流程如下图:
如何使用Python搞定数据分析

数据分析师需要有良好的大局观,能够利用数据分析工具,掌握知识点,结合所在行业为公司创造更大价值。
按从业方向,数据分析师可以分为下面两种:

1>偏产品运营,通过对数据分析提供运营效率;
2>注重数据挖掘,通过算法,模型找到数据价值;

数据分析师从事行业比较广泛,例如:互联网公司,金融行业,智能零售等;

作为初学者,如何快速入门?

这个问题太大,没有目的性,老猫先来提出几个基础问题:

1>如何找到数据分析切入点?
2>是否了解常用的数据分析指标?
3>是否掌握一种数据分析工具或者编程语言?
4>是否有数据源用来分析?
6>是否有能力对百万条数据进行清洗?
7>是否能够使用合适图表展示数据?
8>看到同事做出漂亮业务分析报表,是否羡慕嫉妒恨?

若读者朋友对数据分析感兴趣且存在上面问题,本专栏就和大家一起解决这些问题。

专栏内容介绍:

本专栏主要使用Python对数据进行分析及可视化,从数据常用技术指标,数据处理,数据可视化三点出发使读者朋友快速掌握数据分析能力;并通过开源数据集及抓取第三方实际数据进行实际分析。
到这里大家可能有下面几个问题:

1>为什么选择Python对数据进行分析?
2>为什么选择数据可视化这个切入点?
3>为什么选择这个专栏?

为什么选择Python进行数据分析?

1>支持文本文件,数据库,hadoop等存储格式导入;
2>模块numpy, pandas都是数据处理利器;
3>丰富的数据可视化模块,matplotlib, seaborn等生成漂亮图表;
4>Python提供了多种的机器学习模块与算法模型;

综上所述我们无法拒绝Python。

为什么选择数据可视化这个点?

1>数据分析前提是数据,如果没有合适环境,很难收集大量有效数据,但是开源数据集为我们解决这个问题,所以可以先忽略数据采集这一问题;
2>开源数据集多为文本文件,按照自己想法使用相关模块处理数据;
3>根据不同指标对数据可视化,使我们对数据有直观认识;
4>数据可视化比较实用,能在实际工作中得到应用;

为什么选择这个专栏?

本专栏主要使用Python对数据进行分析,专栏中内容也是为数据分析入门者精心准备,让读者朋友循序渐进,逐步掌握Python进行数据分析技能与方式;本专栏主要解决问题与内容如下:

1:数据分析,我们要掌握哪些指标?

专栏第一节会详解介绍数据分析常用数据与统计指标。这里涉及一个问题:

问题:是否需要数学相关知识点?
回答:如果有数学基础更好,如果没有也不妨碍我们学习。

2:能掌握哪些知识点?

1>数据处理模块:numpy与pandas;
2>数据可视化模块:matplotlib,seaborn, pyecharts;
3>图表含义及如何选择图表;
4>数据清洗,补齐及分析过程;

大家还能获取老猫抓取的第三方数据集开源数据集,让大家尽情玩转数据。

3:专栏中是否有实际案例?

老猫保证专栏中每个模块都有对应案例,让专栏介绍知识点在实际案例得到用应用,确保读者朋友真正理解与使用这些知识点。老猫准备案例如下:

1:帝都某年天气分析;
2:MovieLens数据集案例分析;
3:某家二手房真实数据分析;
4:A股股票数据分析;
5:更多案例敬请期待...

4:专栏对学习者要求及期望?

问题:学习这个专栏需要具备哪些条件?
回答:老猫希望读者朋友在学习专栏前,有一定Python基础,在学习时不会因为Python基本语法及基础知识影响学习速度与质量。

老猫希望读者朋友学习完该专栏后能够掌握Python数据分析常用模块与方法,对数据分析过程有一定理解,能够使用代码去完成数据分析,并将其应用到实际工作和学习中。

另外51平台会提供微信交流群,大家可以和老猫一起学习交流。
专栏具体地址:https://blog.51cto.com/cloumn/detail/49